DFQ工业类行业轮动策略

一、Q工业类行业轮动体系在之前的专题报告《基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型》、《基于主动买卖单的行业轮动模型》中，我们从基本面和技术面出发，找寻了行业层面的有效因子。本篇报告我们将继续这项研究，从中观行业数据、分析师预期、业绩超预期、资金流向四个维度，构建工业类行业轮动体系。图1：工业类行业轮动系工业类行业轮动体系工业类行业轮动体系中观行业数中观行业数分析预期业绩超预工业企业经济效益指标工业生产者出厂价格指分析师一期预期盈利预测调整R0R1资金流向股东高管减北上资金我们使用的工业企业经济效益指标、工业生产者出厂价格指数（I）均只覆盖国民经济行业分类下的工业类行业。考虑到行业数量较少，行业层面分域建模再合成效果不佳，并且工业行业在国民经济和A股中占比均较高，工业类行业间指标可比性更强，因而我们的模型只对工业行业进行轮动。下面对涉及到的行业分类进行简要介绍。国民经济行业分类是中华人民共和国国家标准，规定了全社会经济活动的分类和代码，是国家统计局公布行业数据时采用的行业分类方法。分类采用经济活动的同质性原则划分，每个行业类别按照同一种经济活动的性质划分。分类共分为门类、大类、中类和小类四个层次，共包含门类20个(分别是:农、林、、渔,采矿业,制造业,电力、热力、燃气及水的生产和供应业、建筑业,批发和零售业,交通运输、仓储和邮政业,住宿和餐饮业,信息传输、软件和信息技术服务业,金融业,房地产业,租赁和商务服务业,科学研究和技术服务业,水利、环境和公共设施管理业,居民服务、修理和其他服务业,教育,卫生和社会工作,文化、体育和娱乐业,公共管理、社会保障和社会组织,国际组织)，大类97个，中类3个和小类180个其中采矿业，制造业，力、热力、燃气及水的生产和供应业三个门类属于工业，020年以来中国工业对DP增长贡献率均超30。图2：主要门类行业对DP计同比贡献率（202203/1） 图3：工业对DP累计同比献率变化（1978-022）,19%

农林牧渔业,6%

8%7%业,3%

6%5%信息传输、软件和信技术服务业,10%

工业,

4%3%房地产业,-3%

2%金融业,10%住宿和餐饮业,0%

建筑业,1%

1%1178179180181182183184185186187188189190191192193194195196197198199200201202203204205206207208209210211212213214215216217218219220221批发和零售业,8%交通运输、仓储和邮政业,2%&国家统计局 &国家统计局上市公司的行业分类中，证监会行业分类和国民经济行业分类相似度较高。证监会行业分类，参照《国民经济行业分类》进行编制，分为19个门类，82个大类。其中大类（也可称为二级行业分类）与国民经济行业分类大类重合度较高。其中82个大类中有26个大类市值占比超过1%。图4：证监会二级行业市值占比202204/9）行业市值占比.%.%.%.%.%.%.%货币金融服计算机、通信和其他电设备货币金融服计算机、通信和其他电设备造电气机械和器材制造酒、饮料和精制茶制造医药制造化学原料和化学制品制专用设备制造资本市场服汽车制造业电力、热力生产和供应石油和天然气开采业软件和信息技术服务保险电信、广播电视和卫星输服房地产土木工程建筑业非金属矿物制品有色金属冶炼和压延加业煤炭开采和洗选业铁路、船舶、航空航天其他食品制造农副食品加工通用设备制造黑色金属冶炼和压延加业水上运输业零售有色金属矿采选橡胶和塑料制品商务服务化学纤维制造研究和试验发航空运输业批发金属制品互联网和相关服务畜牧邮政生态保护和环境治理业卫铁路运输专业技术服务道路运输其他金融仪器仪表制造纺织服装、服饰燃气生产和供应造纸和纸制品业家具制造业开采辅助活新闻和出版纺织广播、电视、电影和影录音作石油加工、炼焦和核燃加工业水的生产和供应业农文化艺术文教、工美、体育和娱用品造业建筑装饰和其他建筑皮革、毛皮、羽毛及其品和鞋住宿其他制造装卸搬运和运输代理业综废弃资源综合利用黑色金属矿采选业公共设施管理业印刷和记录媒介复制业教仓储木材加工和木、竹、藤棕、…科技推广和应用服务业租赁建筑安装渔房屋建筑林非金属矿采选餐饮体农、林、牧、渔服务机动车、电子产品和日产品理管道运输业&Wind资讯我们将国民经济行业分类大类与证监会新版二级行业进行了匹配，总共可获得0个工业类行业，有38个行业有上市公司，匹配规则如下图。通过此表，可以将统计局公布的中观工业行业指标向上市公司中的工业行业进行映射。A股工业类上市公司的数量和市值占比较高，当前422个上市公司中有333个属于工业业，数量占比近70，市值占比超0。其中计算机、通信和其他电子设备制造业的上市公司数最多，达到507家，专用备制造业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、电气机械器材制造业这4个行业中的市公司也超过300个，其他矿业，金属制品、机械和设备修理业当前无上市公司。此外，各行业内上市公司的营收和利润占比也较高，平均占比超过40，也映出了能上市的公司业绩确实也是相对较好的。图5：工业企业行业分类与证监会新版二级行业分类对照表（202204/9）11202010000241.76%35.54% 36.87%2120202000082.90%536.87%91.22%3120203000050.08%3.99%8.92%41202040000250.99%231.00%114.54%5120205000020.01%0.23%0.93%61202060000170.25%7120207000081203010000621.34%17.10%19.53%91203020000711.41%19.01%31.25%120303000048 5.68% 32.29% 90.59% 1203050000490.23%5.74%12.05%1203060000430.30%12.46%41.60%1203070000120.13%2.81%6.28%120308000080.03%1.82%0.54%1203090000290.26%16.14%26.38%1203100000380.28%17.33%27.56%1203110000140.07%2.86%7.38%1203120000220.13%3.73%3.08%1203130000170.20%4.60%5.72%12031400003174.19%21.90%38.12%12031500003074.96%40.85%46.29%1203160000330.84%88.25% 321.64% 12031700001150.98%12.92%22.58%12031800001131.88%12.97%22.02%1203190000321.04%25.68%61.17%1203200000861.83%31.18%46.43%1203210000930.66%12.44%22.33%12032200001741.22%14.87%19.80%12032300003333.83%31.82%72.17%12032400001633.09%29.72%26.09%1203250000741.52%48.69%77.82%12032600003086.96%32.58%66.64%12032700005078.10%24.45%44.28%1203280000800.34%8.41%12.59%1203290000210.11%52.64% 59.86% 1203300000120.09%6.13%14.00%12033100001204010000832.91%19.47%48.05%1204020000310.30%22.05%36.48%1204030000170.17%16.71%50.02%&Wind资讯&国家统计局注：标红意味着工业企业行业名称和SAC新版二级行业名称有所差别图6：A股工业类上市公司流通市值占比变化（199903/31202/0429）工业类上市公司数量占比 工业类上市公司流通市占比&Wind资讯&国家统计局A股非工业类行业中市值占比超过1的仅有9个（总共6个市值占比超过1的行业），以金融、地产、软件和信息技术服务业、建筑为主。图7：A股工业类行业的量市值占比（202204/9）&Wind资讯证监会行业分类与中信/申万行业分类无一一对应关系，每个证监会二级行业中都包含了不中信/申万一级行业的股票，分类结果不可直接转化。因而我们会优先展示在证监会二级行业分类下的工业类行业轮动结果，再通过市值加权的方法进行转化，展示中信/申万一级行业分类下工业类行业轮动结果。二、中观行业数据在之前的专题报告《基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型》中我们介绍了统计局公布的细分行业经济效益月度报告。由该数据生成的行业因子效果明显优于上市公司财报因子，属于行业层面的特有因子。工业企经济益指标工业经济效益月度报告披露指标涉及企业利润表指标、资产负债表指标、财务分析指标和企业信息。数据可以从Wd端的中国宏观经济数据库（）或pthon口WdP.eb中提取下载。该数据有两个优点：发布频率高：月度发布（007-210年仅有2、5、81月的报告，2011年之后除1月外，其他月份均有月度报告），数据公布时间可以从国家统计局官网中查询，通常滞后一个月；样本量大：涵盖规模以上业企业（年主营业务收入在2000万元及以上），剔除个别司的噪音影响。统计局每年会对规模以上工业企业调查范围进行调整。图8：202年主要统计信息布日程表&国家统计局 图9：工业企业经济效益报告的披露指标国统局工企经效报的露标-2-2月-2月-2-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月-2月

率 -2 -2 月&国家统计局注：为全面反映工业企业收入规模，从09年起，用“营业收入”取代“主营业务收入”，用“营业成本”取代“主营业务成本”，销售利润率指标不再更新。 统计局口径下的工业企业营收、利润增速，和A股工业类上市公司的营收、利润增速一致较高。下面列举工业企业整体数据，和代表性的计算机、通信和其他电子设备制造业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业三个行业，按照数据实际公布时间绘制。可以看到，二者同步性较高，说明上市公司只是全体工业企业的抽样，整体趋势相同。初始阶段曲线差异较大，可能是由于上市公司数据较少，代表性不高。此外，统计局数据呈现出了一定的先行性（数据发布频率高），并且更加平滑（覆盖更广泛样本，剔除个别公司的数据噪音）。图10：统计局工业企业利润额同比与A股工业类上市公利润总额同比走势对比

图11：统计局工业企业营收比与A股工业类上市公司营同比走势对比&Wind资讯&国家统计局 &Wind资讯&国家统计局图12：统计局工业企业利润额同比与A股工业类上市公司利润总额同比走势对比：计算机、通信和其他电子设备制造业2000/032001/012001/112000/032001/012001/112003/072004/052005/032006/012006/112007/092008/072009/052010/032011/012011/112012/092013/072014/052015/032016/012016/112017/092019/052020/032021/01

图13：统计局工业企业营收比与A股工业类上市公司营收同比走势对比：计算机、通信和其他电子设备制造业2000/032000/122001/092000/032000/122001/092003/032003/122004/092005/062006/032006/122008/062009/032009/122010/092011/062012/032013/092014/062015/032015/122016/092017/062018/032018/122019/092020/062021/03

&Wind资讯&国家统计局 &Wind资讯&国家统计局图14：统计局工业企业利润额同比与A股工业类上市公司利润总额同比走势对比：化学原料及化学制品制造业2000/032001/092002/062000/032001/092002/062003/032003/122004/092005/062006/032006/122007/092008/062009/032009/122010/092011/062012/032013/092014/062015/032015/122016/092017/062018/032018/122019/092020/062021/03

图15：统计局工业企业营收比与A股工业类上市公司营收同比走势对比：化学原料及化学制品制造业

&Wind资讯&国家统计局 &Wind资讯&国家统计局图16：统计局工业企业利润额同比与A股工业类上市公司利润总额同比走势对比：医药制造业

图17：统计局工业企业营收比与A股工业类上市公司营收同比走势对比：医药制造业2000/122001/092002/062000/122001/092002/062003/032003/122004/092005/062006/032006/122007/092009/032009/122010/092011/062012/032012/122013/092014/062015/032015/122016/092017/062018/032018/122019/092021/03&Wind资讯&国家统计局 &Wind资讯&国家统计局工业生者厂价格数（）从广义角度看，生产者价格指数应涵盖所有行业的生产者，包括农业生产者价格指数、工业生产者价格指数和服务业生产者价格指数。其中，工业生产者价格指数包括工业生产者出厂价格指数（I）和工业生产者购进价格指数（PIM），前者反映工业企业产品第一次出售时出厂价格的变化趋势和变动幅度，也就是工业企业的产品销售价格，后者反映工业企业的中间投入品购进价格的变化趋势和变动幅度，也就是工业企业的成本。PI统计调查涵盖138个基分类的2000多种工业产品价格，覆盖产品的行业销售产值超过工业销售总产值的70%比较全面地反映了总体工业品价格水平。I主要有两种分类口径分别是按生产和生活资料分类、按工业行业分类。按工业行业分类的I数据目前包括39个工业行业，根据《国民经济行业分类》划分，覆盖了采矿业门类下的5个行业、制造业门类下的全部31个行业、电力燃气及水生产和供应业门类下的全部3个行业。I数据每月月中公布，具体布时间见图8。理论上，产品价格既可能增厚利润也可能挤压利润。从增厚影响来说，利润作为名义变量，包含了价格因素，所以当工业品价格上升，将会对工业企业利润产生正向影响。同时，如果需求端扩张，则会对工业企业利润和工业品价格同时产生拉动，工业企业利润和工业品价格表现出正相关性。从挤压来说，上游工业品价格上升提升了中下游行业成本，下游行业多为民企或中小企业，议价能力较弱，往往不能跟随上游行业同步涨价。因此，在短期，工业品价格上升可能会对利润产生反向影响。从历史数据来看，工业企业利润增速和I同比增速呈现一定的正相关性。图18：工业企业利润总当同比SPPI当月同比（2123/31-02112/1）PPI:全部工业:当同比） 工业企业:利润总额当月比（）15

108010605 40200 0(2)(5)(4)(1)212/3 213/3 214/3 215/3 216/3 217/3 218/3 219/3 220/3 221/3

(6)&Wind资讯&国家统计局除前期报告中使用的在工业企业利润累计同比、工业企业营收累计同比、工业企业销售利润率同比外，工业企业速动比率同比增速，I当月同比也有不错的选行业效果。由于资产负债率同比增速效果相对而言并不明显，综合考虑去掉了这一因子。利润和营收累计同比、I当月同比指标统计局均直接给出，其余字段统计局仅公布当期值或累计值，需根据采用前后两年同期行业累计数据自行计算。统计局公布销售净利率数据仅到2018年，且净利润数据未公布，因而我们只能根据营业收入和利润总额数据自行计算销售利润率。由于不同行业的财务指标本身不可比，我们均使用同比增速形式的指标。从指标逻辑上看：行业利润总额的累计同比、营业收入的累计同比、I当月同比反映了行业的成长性优异的成长性是支撑公司股价上涨的重要因素。行业销售利润率的累计同比反映了行业盈利能力的改善。盈利能力是衡量公司质量优劣的重要维度，其中销售利润率则是衡量盈利能力的朴素指标。行业速动比率同比增速反映了行业的风险性。由于流动负债、速动资产数据并未公布，此处计算的速动比率指流动资产相对负债总额计算的速动比率近似值。速动比率反映企业的短期偿债能力，过高表明企业在速动资产上占用资金过多，会增加企业投资的机会成本，过低则表明企业的短期偿债风险较大。从中观行业数据的单因子结果来看：除工业企业资产负债率同比增速为负向指标外，其余指标均为正向指标，行业因子值越大，下个月越有可能有超额收益。I当月同比指标多头超额最显著，200年至今op5行业年化收益达到11.2，多头超额612。由于工业类行业多数处于产业链的上中游，产品出厂价格上涨对企业利润是正向的拉动作用。其次是工业企业速动比率同比增速（多头超额5.39%）、工业企业营收累计同比（多头超额5.6%）、工业业利润累计同比（多头超额487%）、销售利润率的累计比（多头超额4.0%）。图19：行业轮动策略：多空组合绩效表现（中观行业数据：单因子）..-..0Sarp值

.%2344%032-57%022

ppi行业 B行业 行业 B行业 行业 B行业 ppi.% -.% .% -.% .% -.% .%.%.%-.%2708% 2414% 2619% 2439% 2654% 2438% 2471%2512%2654%2468%048 011) 051 008) 046 010) 052 013 053 005-53% -72% -51% -69% -54% -70% -52% -63% -52% -59%277 224 190 179 231 217 318 265 189 179

行业 B行业-.% .%2403% 2540%008 033-63% -58%291 3441 837% 049% 280% 1849% -1355% 902% -562% 927%-729%543% 774% -902% 1406%0 -2878% -3461% -3538% -3500% -3029% -2967% -3369% -2139%-3583%-2866%-3394%-2510% -2861%1 -105% 528% -370% 776% 128% -365% -580% -269%241%-352%-796% -182% -126%1 992% 1771% -1993% 3244% -831% 1167% -1941% 2345%-1056%1891%-1889% 554% 1414%1 3816% 4096% 3065% 3671% 3661% 4133% 3007% 4401%2476%2331%5181% 3915% 2917%1 5222% 6290% 080% 7280% 556% 4002% 294% 5708%1763%8305%434% 372% 7563%0 -1018% -644% -577% -1668% -730% -524% -669% -808%198%-2190%133% -411% -1342%9 -016% 2114% -1002% 1130% -1645% 1207% -1266% 467%-004%1609%256% -264% -825%8 -3109% -2595% -4071% -2719% -3173% -2280% -3558% -2459%-3591%-3001%-3225%-2905% -2306%1 2533% 3160% 2281% 2092% 2296% 2988% 2747% 1151%3248%2443%1354% 2348% 674%1 2647% 1986% 1215% 2228% 1452% 2652% 604% 3535%2001%4992%1850% 2259% 2020%1 2480% 3353% 3280% 3887% 948% 3516% 3192% 3299%4229%6197%2088% 706% 3401%0 -1650% -479% -1827% -472% -1620% -358% -1330% -184%-1458%-316%-1721%-1831% -1430%&Wind资讯&国家统计局图20：行业轮动策略：多头净值（中观行业数据：单因子）工业企业行业等权 工业企业利润累计同比T行业 工业企业营收累计同比T行业 工业企业销售利润率同比T行业 工业企业资产负债率同)T行业 i当月同比T行业6.05.04.03.02.01.00.0209/2/31

210/2/31

211/2/31

212/2/31

213/2/31

214/2/31

215/2/31

216/2/31

217/2/31

218/2/31

219/2/31

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221/2/31&Wind资讯&国家统计局三、分析师预期上市公司数据中分析师预期数据是一个很重要的增量，可以作为财报数据之外的一种基本面信息补充。行业分析师能够及时跟踪个股的盈利变化，凭借自身的专业能力对其覆盖的上市公司作出前瞻性预测。分析师一预变动在之前的专题报告《基于工业企业财务数据和分析师预期的行业轮动模型》中我们使用过分析师一致预期行业净利润同比增速指标。该指标逻辑直观，行业内分析师的盈利预测，可以在一定程度上反映行业整体预期盈利水平的前景，分析师一致预期业绩高增长的行业未来大概率表现更好。一致预测数据的同比增速，计算的是当月底最新的一致预测数据，相比去年同期的一致预期数据的变化率。行业一致预期净利润由行业内个股的一致预期净利润直接加总而成。为避免不同年份预期数据跨期对比，以每年3月为分界，1月底和2月底选取的是分析师对上一年度年业绩的一致预期，3月底选的是分析师对本年度年报业绩的一致预期。分析师盈测调整除一致预期同比变化外，分析师的盈利预测调整也包含了丰富的信息。在之前的专题报告《更稳健易算的分析师盈利上调因子》中，我们提出了分析师盈利上调的另一种度量方法：指标。该指标计算时，以当前最新的分析师盈利预测作为基准，不仅与该分析师过去的盈利预测对比，而且也和过去一段时间里其它分析师的盈利预测进行对比，计算盈利预测上调和下调的比例差，从而可以及时反映当前市场对于公司盈利情况的预期变化。除了分析师的盈利预测之外，预告、快报、实际年报公布的净利润也可以视为一种盈利预测，因而在计算FOM指标时，可以加入预告、快报、实际年报数据。如果当前有财报数据公布，则以财报公布的净利润作为基准，与过去一段时间里的分析师盈利预测进行对比，这样也可以反映出个股年报的超预期情况，将年报超预期事件带来的超额叠加进来。个股FOM因子的具体计算公式和示意图如下：FOM=（K-）/NN：过去一年中分析师针对个股当期年报业绩给出的预测报告篇数（如有预告、快报、年报数据，也纳入其中）。要求个股至少有3篇分析师报告覆N>=3），否则视为缺失值。K：过去分析师预测的净利润，比当前最新的净利润低的报告篇数。：过去分析师预测的净利润，比当前最新的净利润高的报告篇数需要注意的是，如果当前一天内出具了多篇分析师预测报告的话，则针对每个最新预测值分别计算FM指标，再取均值。FO=1意味着过去所有报告中的净利润，都比当前最新的净利润低，当前盈利预测上调的度最高；FO=-1意味着过去所有报告中的净利润，比当前最新的净利润高，当前盈利预测下调的程度最高。图21：个股FOM因子计算流程过去一年中所有分析师的预测结果过去一年中所有分析师的预测结果 公司公告数据 历史的盈利预

号分析师 号分析师 N号分析师。。。 盈利预或公告数作为基

上调的比例（历史报告中利测

（历史报告中利测低于fnew的报篇）高于fnew的报篇）计算盈利预测上调和下的比差盈余上调因子（tectnfrecatstatisnteaeie）我们尝试了三种方法，将个股fom因子转化成行业om因子，分别是个股fm因子市值权、等权、行业内fm>0的股票市值占比-fm<0的股票市值占比。从单因子效果来看，个股等权得到的fm因子多头超额最显著。图22：行业轮动策略：多空组合绩效表现（分析师预期：单因子）om_om_上股市占-下市占比om_市加权om_等权..-..0 行业 B行业 行业 B行业 行业 B行业 行业 B行业率 .% .% -.% .% -.% .% -.% .% -率 2344% 2684% 2424% 2453% 2530% 2457% 2532% 2430% 2507%Sarp值 032 050 002) 055 009 051 003 048 011撤 -57% -52% -72% -47% -67% -50% -66% -53% -64%） 022 273 280 500 567 467 567 539 5241 837% 680% -367% 299% 535% 806% 676% -123% -202%0 -2878% -3397%-2944% -2545% -4494% -2295% -4204% -1752% -4122%1 -105% 608% -601% 592% 017% 263% -370% -179% 490%1 992% 1169% -905% 2751% -463% 2011% -395% 2175% 205%1 3816% 3022% 4488% 3447% 4323% 1396% 4783% 2045% 4513%1 5222% 7138% 087% 7357% 4344% 5316% 3874% 4333% 5005%0 -1018% -1131% -498% -1558% 334% -1024% -404% -1679% 140%9 -016% 1489% -1834% 630% -2074% 1543% -1868% 2520% -1790%8 -3109% -2164%-3029% -2169% -3395% -2513% -3382% -2858% -3098%1 2533% 3430% 2073% 746% 875% 3190% 1445% 2636% 622%1 2647% 3283% -352% 4364% 543% 4949% -196% 3992% 129%1 2480% 4232% 4866% 3885% 6389% 1952% 3675% 3534% 4429%0 -1650% -1169%-1670% -132% -2215% -168% -2011% -293% -1997%&Wind资讯&朝阳永续图23：行业轮动策略：头合净值（分析师预期：单因子） 工业企业行业等权 分析师一致预期 fm市值加权T行业 fm上调下调市占比T行业 fm等权T行业净利润同比T行业6.05.04.03.02.01.00.0209/2/31

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221/2/31&Wind资讯&朝阳永续四、业绩超预期业绩超预期是一类有效的个股alpha因子，主要通过业绩公告值减去预期值除以规模数的架来度量。产生预期数主要有两种方法：分析师预期、时间序列建模。对于分析师预期维度，由于国内的分析师仅基于年报业绩进行预测，单纯通过实际公告净利润减去分析师一致预期净利润除以规模数的方式仅能捕捉年报业绩超预期事件，无法形成选股因子。而在上述的FOM因子中，可以通过纳入上市公司年报公告的方式，将实际年报公告高于分师预期值的超预期情形包含进来，因而此处不在单独讨论。对于时间序列建模维度，在之前的报告中，我们构建过预期外盈利因子UE，UE，预期外营收因子0，1。这类因子是使用历史财务数据建模估计预期收益和收益标准差。R因子仅将净利润替换为营业收入，其余计算均不变，因而下面仅展示E因子的计算公式SE因子的具体计算公式如下：E=

𝑄−𝐸𝑄)𝜎其中：Q表示公司实际公告的净利润，E（Q）表示公告前的预期值，σ表示Q的预测标差。E（Q）和σ均通过季节性时间序列模型估计。其中SUE0假设随机游走模型含漂移项，UE1假设不含。从单因子效果来看，市值加权得到的SU、R因子均有不错的选行业效果。图24：行业轮动策略：多空组合绩效表现（业绩超预期：单因子）r_r_市加权r_市加权e_市加权e_市加权..-..0行业B行业行业B行业行业B行业行业B行业.%.%.%.%-.%.%.%.%.%2344%2535%2351%2545%2369%2586%2375%2574%2416%Sarp值032059016059001)048013046013-57%-50%-58%-49%-63%-52%-63%-47%-63%0224024083693103663383733031837%1192%242%942%-527%952%-834%140%-871%0-2878%-2249%-3276%-2242%-3144%-1806%-2372%-1835%-2746%1-105%623%045%215%-627%153%-902%1218%-569%1992%2409%-982%2034%-1815%1492%-511%2893%-445%13816%2127%3922%2204%3596%1459%4420%2138%6270%15222%7642%2673%8256%736%5838%970%8954%291%0-1018%-733%-548%-675%-456%347%-1353%-539%-558%9-016%1438%-1324%1884%-1909%1351%-681%1257%-1313%8-3109%-2379%-2753%-2538%-1816%-2900%-2597%-3125%-2303%12533%2905%1981%3246%1414%2245%1756%1685%1547%12647%2681%1753%3826%148%3833%2577%2391%1138%12480%3929%4640%2352%4556%2320%5981%987%5913%0-1650%-482%-1519%-258%-1117%-698%-2237%-1190%-2023%&Wind资讯图25：行业轮动策略：多头净值（业绩超预期：单因子）工业企业行业等权 s市值加权T行业 s_市值加权T行业 s市值加权T行业 s市值加权T行业6.05.04.03.02.01.00.0&Wind资讯五、资金流向资金流向是行业配置策略中的关键一环，可以反映不同市场参与者的行业投资观点。股东管增持股东、高管是重要的产业资本，他们比其他投资者更加了解企业情况，通过其增减持行为可以更好的把握企业和行业的情况。股东和高管对于自家股票进行增减持一般会有以下几个目的：1、作为公司经营决策的参与者，他们可以在第一时间知晓公司的重要信息，以及公司未来盈利和发展的预期，从而可以利用这种信息的不对称性进行增减持，获取投资收益。2、作为公司的经营者会对公司股票估值的认识更加理性。受市场系统性风险影响，股价被严重高估或者低估的时候，他们可以通过增减持获得收益。3、出于并购、定向增发、获取控股权等资本运作目的来增持股票。接下来我们对股东和高管的增减持数据进行汇总，构建每个行业的资金流向指标。Wnd数据库中ASharejrHolderrade数据来源是上市公司公告，主要记录上市公司股东增减持；AShareIsierrade数据来源是交易所网站，主要记录上市公司高管增减持。可以通过ASharejrHolderrade表I_REANUCE（是否重复披露）字段去重合并两表。由于增减持行为偶然性较大，按照日度统计增减持数额变动会较大，我们分别按周度和月度对增减持数据进行汇总。由于原始资金流数据在不同行业间不可比，我们基于行业总成交额对指标进行归一化。从单因子结果来看，减持因子更有效，净增持指标对于行业几乎没有区分度，过去5天或过去一个月的因子效果相差不大。出于换手和回撤的考虑，选择一个月作为计算周期。图26：行业轮动策略：多空组合绩效表现（股东高管增减持：单因子）减金成额管 管 减金成额和 净持额成额和净持额成额和..-..0行业B行业行业B行业行业B行业行业B行业.%.%.%.%.%.%.%.%.%2344%2461%2358%2509%2466%2403%2408%2421%2487%Sarp值032022047020045045045038040-57%-54%-51%-58%-58%-61%-51%-53%-56%0229359369609578789539969681837%-281%1000%994%2233%257%1661%360%2152%0-2878%-2698%-3135%-2452%-3040%-2367%-3326%-2589%-3158%1-105%-004%-752%-1100%-481%772%-748%-019%-608%1992%2538%1687%1471%3278%1077%2583%497%2952%13816%3409%4296%4044%3709%4470%4177%3750%3986%15222%3601%8246%4809%4932%3710%7952%6137%3402%0-1018%-884%-854%-986%-1577%250%-911%597%-1238%9-016%888%-937%-034%-330%-502%-343%071%-047%8-3109%-2999%-2228%-3446%-2425%-3251%-2433%-3184%-2227%12533%3021%3166%2004%3338%2421%2081%2573%2432%12647%2048%3165%1373%3403%1568%2911%1266%3127%12480%-776%3507%1008%2687%6357%3041%3640%3237%0-1650%-1777%-1442%-1862%-1355%-851%-1387%-1457%-1699%&Wind资讯图27：行业轮动策略：多头净值（股东高管增减持：单因子）3.03.02.02.01.01.00.00.0209/2/31

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221/2/31&Wind资讯北上金北上资金是A股市场的重要参与者，指通过香港交易所流入A股市场的香港或境外资金。据投资市场不同，分为沪股通和深股通。沪股通于2014年1月17日开通，深股通于2016年12月5日开通。当前北上资金计净买入资金超过1.6万亿。图28：北上资金累计净买201411/7-202/0/29）0沪股通亿元,人民币0&Wind资讯港交所中央结算系统自216/6/30开始每日都会披露陆港通通道持股数量，进而我们可以获知北上资金每日的成交情况和持股明细。即使北上资金不是smartmoe，我们依然可以把他当成一个大体量的投资者来研究其持仓特征和交易行为。首先我们构造北上资金持仓组合，考察北上资金的选股配置能力。北上资金持仓组合中个股的权重，按照北上资金在个股上的持股市值占当期其在全部个股上的持股市值总和的比例计算得来。基准组合为北上资金持仓个股的市值加权组合。北上资金可用数据的时间比较短，历史回溯测试的实证区间设定为2016.6.30–202204.29，采用月频调仓方式。下图我们展示了指数的净值曲线以及相关绩效指标，可以看到，北上资金持仓组合过去6年半的时间里年化收益可以达到12，而同期基准组合年化收益率仅为4，跑赢市场常见宽基指数。021年组合回较大，跑输中证全指。这与北上资金的持股风格有关。在之前的专题报告《资本市场开放对因子投资的影响》中，我们分析过北上资金偏好高质量的大盘蓝筹、白马股，而这类股票近两年均表现不佳。图29：北上资持仓组合绩表现（201606/0-202/0/2）-91195%380-001423-1442187%1729%1900%1863%2082%Sarp值063030009032004-4143%-3095%-3478%-3484%-4011%463351096088%1208%234%2178%-020%8-2307%-2444%-2994%-2531%-3332%16383%2963%3111%3607%2638%12744%2212%2492%2721%2087%1-1376%518%619%-520%1558%9-1998%-1852%-2216%-1871%-2353%&Wind资讯图30：北上资金持仓组合净（201606/0-202/0/29）北上资金持仓组合 基准组合 中证全指 沪深0 中证3.532.521.510.50基于北上资金构造行业因子有两个维度：关注北向资金的持仓偏向。北上资金着重配置某行业就意味着其对该行业比较看好。通过北上资金当前持股数量乘以收盘价，可以计算其在个股上的持股市值情况，汇总到行业层面即可得到北上资金在各行业上的持股市值占比。关注北向资金流入情况。北向资金流入量较大，意味该行业获得了外资较大幅度加仓。通过北上资金持股数增量乘以当日ap均价，可以计算北向资金每日在每只股票上的净流入额。个股的净流入金额可以汇总到行业层面，即可得到北上资金每日在不同行业的资金净流入额。由于原始的资金流数据在不同行业间不可比，我们基于行业总成交额对指标进行归一化。考察周期我们分别测试了过去5天、一个月。可以看到：持仓市值占比因子多空超额更显著，过去一个月的净流入因子的表现也较好。图31：行业轮动策略：多空组合绩效表现（北上资金：单因子）通比 成额和成额和..-..0行业B行业行业B行业行业B行业行业B行业.%.%.%.%.%.%.%.%.%1918%2166%2425%2069%2223%1900%2007%1902%1999%Sarp值021062012064023048034050021-36%-32%-52%-30%-43%-36%-43%-31%-39%0230651030531518179267319179-064%2392%-1531%2327%-482%1910%1533%1001%944%8-3080%-2595%-3415%-2388%-3481%-3148%-3701%-2523%-3217%12486%5430%2772%4496%1410%3269%3061%2559%2772%12589%5936%2275%5652%2521%3630%3070%4308%2754%12457%121%3807%676%5133%1062%3294%2140%840%0-1656%-2085%-1701%-2088%-1433%-1023%-2170%-1630%-1430%&Wind资讯图32：行业轮动策略：多头净值（北上资金：单因子） 工业企业行业等权 过去天北上资金流入额成交之和T行业 过去一个月北上资金流额/交额和T行业 北上资金持仓市值占比T行业 北上资金持仓市值占比流通值占比T行业3.02.02.01.01.00.00.0216/2/30

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221/2/30六、Q工业类行业轮动策略表现基于监会行业中观行业数下面我们将中观行业数据、分析师预期、业绩超预期、资金流向四个维度，共计4个指标等权合成，考察合成行业因子的绩效情况。单因子进行异常值处理和标准化，组合按中观行业数图33：工业类行业轮模型因子列表工业类行业轮动体系工业类行业轮动体系分析预期业绩超预分析师一期预期净利润累计同比OM等权SUE0市值加权SUE1市值加权SUR0市值加权SUR1市值加权营收累计同比销售利润率累同比速动比率累计同比PPI当月同比资金流向过去一个月股东高管减持金额成额之和北上资金持仓值占比资金流入额成交额之和在之前的专题报告《基于主动买卖单的行业轮动模型》中我们介绍了行业过去5天的净换率因子，该因子在中信一级行业分类体系下选行业效果较为显著。净换手率因子和动量因子相关性较高，属于高频技术面量价指标，换手率较高，且在非周分析预期业绩超预分析师一期预期净利润累计同比OM等权SUE0市值加权SUE1市值加权SUR0市值加权SUR1市值加权营收累计同比销售利润率累同比速动比率累计同比PPI当月同比资金流向过去一个月股东高管减持金额成额之和北上资金持仓值占比资金流入额成交额之和从合成因子结果来看：绩效表现：010年至今，合成因子op5行业组合年化收益达到1634，bottom5行业组合年化收益-735，多头超额1.08，空头超额116。在多头组合中叠加动量因子和净换手率因子后，组合收益均有进一步提高，组合最大回撤有所降低，夏普比率有所提升。合成因子叠加行业ET5因子处于前80的top5行业组合，多头超额达到3.62，合成因子叠加行业NT5因子处于前80的top5行业组合，多头超额达到536，信息比率14，超额收益最大回撤24。年度表现：010年至今top5行业组合基本每年都能取得正超额。合成因子tp5行业组合仅2014年跑输基准。成因子叠加行业RE5因子处于前80%的to5行业组合年都能跑赢基准。合成因子叠加行业NT5因子处于前80%的o5业组合也是仅2014年跑输准，其余年份每年超额都在5%以bottm5行业组合仅四年赢基准，展现出稳定的收益能力。（）222年月度表现：合成因子叠加行业T5因子处于前0的top5行业组合在222年前四个月中超额高达7，每个月都能取得正超额。图34：行业轮动策略：多空组合绩效表现（合成因子，基于证监会二级行业boomboom行组合op行组合 op行组合 op行组合..-..9 ）+行处前%

+行O处前%

益 .% .% .% .% -.%率 2361% 2602% 2549% 2587% 2439%率 030 071 077 082 -019撤 -5749% -4954% -4833% -4474% -7093%） 023 385 527 478 329率 6242% 6242% 6040% 6577%益 1208% 1362% 1536% -1160%率 976% 934% 956% 1014%率 117 136 149 111)撤 -2193% -1822% -2358% -8053%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续图35：行业轮动策略：多空组合分年分月收益（合成因子，基于证监会二级行业）op行组合 op行组+% op行组+O% boom行组合9-016%-813%-3483%493%65%629-016%-813%-3483%493%65%623%-1218%-824%-761%-2919%211%-278%-2475%-337%-496%-381%-1016%-383%-594%-2197%-494%-558%4598%-2358%3005%-1822%-2193%3670%-2310%-330%-943%-837%-918%-804%1816%-641%5304%4820%-641%5056%4368%4230%-744%-3917%-1148%-2251%-1400%-2724%-1248%-1683%-1614%-1279%2099%1523%-1094%8%2%7%8%1%-565%-896%-422%-421%-3530%-49.061%-400%-515%-430%-421%7%9573%8327%-884%4276%4571%-875%-734%-3214%-2307%3077%3338%-355%-468%-572%-473%-441%3412%-366%-1216%-820%-806%-527%-676%1336%-1014%1007%-717%-789%-2925%-290%-2267%-498%-2091%-498%-2041%-1487%-851%5%3%4444544521584272223541702248%-934%8%0%5%8%7%9%9%9%3%2%73851012237833012158362471771771181527%-876%0%6%7%0%7%5%4%6%6%6%3%3%-2075%-2942%1993%-061%-869%-1023%6983%5026%3783%3406%2803%1177%979%-008%228698222-9819515205741882231211601010%790%44634463%4825%2577%2589%2457%-2347%-3093%op行组合 op行组+% op行组+O% boom行组合益益撤益益撤益益撤益益536%357%271%499%-056%536%392%-266%-1137%-641%-200%664%-369%-383%-676%-1033%-229%-796%-337%-330%-337%-381%-929%-337%-337%-873%-265%461%740%1287%-080%1045%740%1287%546%-386%222%086%077%104%----1182%-141%-129%271%-689%-141%-689%-143%-129%209%-751%-961%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续图36：行业轮动策略：多空组合净值（合成因子，基于证监会二级行业）工业企业行业等权 t行业组合合成指标（个单因子） t行业组合合成指标（个单因子）行业ET处于前1.00

t行业组合合成指标（个单因子）行业TO处于前

ttm行业组合合成指标（个单因子）1.001.008.06.04.02.00.0&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续图37：行业轮动策略多空组合超额收益净值（合成因子，基于证监会二级行业）t行业组合/工业企业业等权合成指标（个单因子） t行业组合/工业企业业等权合成指标（个单因子）行业ET处于前6.0

t行业组合/工业企业业等权合成指标（个单因子行业TO处于前

ttm行业组合工企业业等权合成指标（个单因子）5.04.03.02.01.00.0&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续分组表现：合成因子呈现出显著的分层效果，年化超额收益、夏普比率和月度胜率都呈现出明显的单调性。图38：行业轮动策略：分5绩效表现（合成因子，基于证监会二级行业）））234）-068%-031%-012%033%077%3691%4497%4899%5570%6309%-9425%-6439%-2325%5932%10129%-6757%-4693%-2398%-1191%-1266%-769%-390%-186%363%930%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续不同市场阶段表现：不同市场状态中行业轮动策略的表现会有明显差异。我们根据万得全A指数的走势，将2010至今的A股市场划分为两次牛市、两次熊市、三次震荡市，共7个阶段（2022年暂且认为是震市），并对比每个阶段下不同类型行业轮动策略的表现。可以看到工业类行业轮动策略整体更适合震荡市。震荡市以构性机会为主，有效把握行业机会，进行有效行业轮动，显得尤其重要。2010年以来，A震荡市为期近6年（2010204上半年、2015年末207年、222年至今），接近一半时间。在这期间，工业企业行业等权组合和常见宽基指数累计收益均在-0%左右，而合成因子to5行业组合可获得最高10%的累计回报，bottm5行业组合累计收益为70%，多空头超额均十分可。牛市期间，中观基本面类行业因子表现较好。200年以A股牛市为期近4年。在期间，工业企业行业等权组合和常见宽基指数累计收益在4倍左右，而I当月同比因子的op5行业组合累计取得了超过7倍的收益，表现最佳。在经济周期上行中I的弹性更大，做多I是更具优势的投资方向。PPI同比增速高意味着行业需求扩张，业绩和行情表现具有改善的基础。除此之外，工业企业利润累计同比、营收累计同比、分析师一致预期净利润同比、过去一个月股东高管减持占比因子对应的top5行业组合累计收益也超过5倍。牛市期间整体宏观经济环境较好市场风险偏好提高，投资者对于公司及行业的成长性会更加关注。成长空间大，具有进攻性质，更具有上涨潜力的行业会受资金偏爱。熊市期间，资金流向类行业因子表现较好。210年A出现了两次大幅下跌（2015年下半年、2018年）。在这期间，工业企业行业等权组合和常见宽基指数累计收益均在-50%左右，高管减持因子top5行业组合累计收益在-4%，跌幅最小。在股市上涨阶段，股东高管减持对于上市公司股票价格的影响比较有限，毕竟市场的整体投资氛围比较好。而在熊市中，市场对于减持会更加敏感，股价也会较快得到反映。北上资金因子虽然存在时间较短，但在2018年市阶段跌幅同样较小，呈现出一定的防御性特征。当市场情绪较为悲观的时候，投资者会偏爱具有防御类型的股票，例如低波动和基本面好的股票，从而低波动、质量和红利这类因子表现较好，而北上资金本身就偏好高股息、盈利能力强、长期低波动、低换手的股票，风格较为契合。震荡市中，超预期类行业因子表现较好。在震荡市期间，工业企业行业等权组合和常见宽基指数累计收益在3%左右，而UE0、SUE1、SU0、U1四个超预期类行业因子对应的top5行业组合可获得超3%正向累计收益。工业企业利润累计同比、营收累计同比、fom等因子累计收益也超过20%。于震荡市中散户减少，存量资金较为理智，会更关注公司及行业预期外的业绩变化，业绩超出市场预期的行业更加受到资金追捧。图39：行业轮动策略：分阶表现（单因子合成因子，基于证监会二级行业）万德全A市震市震牛熊市市牛市震熊7,0006,0005,0004,0003,0002,0001,0000

&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续多头持仓情况：to5业组合策略曾在37个行业发出过配置信号。其中在酒、医药行业上发出的多头信号最多，超过40次，仅金属制品业从未被选中过。5个行业配置胜率超50%。从近五个月op5行业合的配置来看，石油和天然气开采业每期出现，且每期均贡献超5%的超额收益。化学原料及化学制品制造业、有色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业现4次。最新一期持仓与上一期相比，调入有色金属冶炼及压延加工业、酒、饮料和精制茶制业，调出化学原料及化学制品制造业、有色金属矿采选业。op行组合 op行组合数 op行op行组合 op行组合数 op行组op行组合 op行组合 op行组合5105000%15105000%1217345000%5000%671324 12 5417%5000%19352254555556%5500%19335758%171010179156000%5882%5882%12206000%406500%6364%6304%66667%7143%20284667% 4667% 4286%1622271313274815%4815%871098000%7778%7273%7143%数 5757 4 26 1 14 22 46 29545429%145000%

151514151514677 4211%414211%4167% 38 1682613302 82613302 10 454000% 5 123077%3077%000% 000%10&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续图41：近五个月tp5行业合持仓情况（合成因子叠加行业N5因子处于前80%，于证监会二级行业）2021/12/312000%-1215%-256%2021/12/312000%-476%483%2021/12/312000%-1239%-280%2021/12/312000%050%1009%2021/12/312000%-593%366%2022/1/282000%1087%536%2022/1/282000%1843%1293%2022/1/282000%1705%1155%2022/1/282000%715%164%2022/1/282000%1142%592%2022/2/282000%-956%-084%2022/2/282000%-1445%-572%2022/2/282000%1684%2556%2022/2/282000%-726%146%2022/2/282000%-267%606%2022/3/312000%-1117%-081%2022/3/312000%-743%293%2022/3/312000%-004%1032%2022/3/312000%-1246%-210%2022/3/312000%-107%929%9.%9.%9.%9.%9.%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续空头持仓情况：boto5行业组合策略曾在36个行上发出过配置信号。其中在石油和天然气开采业、石油煤炭及其他燃料加工业中发出的空头信号最多，达到60次。医药制造业金属制品业从未被选中过。30个行业配置胜率超50%。从五个月botom5行业组合的置来看，汽车制造业出现4次，器仪表制造业、电力热力的生产和供应出现3次。最新一持仓上一期相比，持仓变更较大，仅造纸及纸制品制造业保留，调入家具制造业、文教工美体育和娱乐用品制造业、非金属矿采选业、黑色金属冶炼及压延加工业。图42：bttm5行业组合在行业的历史配置胜率（合成因子，基于证监会二级行业）boom行组合boom行组合boom行组合boom行组合boom行组合boom行组合10000%224667%301410000%114211%1987857%42333333%627778%18143333%317647%17132000%517273%2216000%107059%17126833%60416800%50346667%60406667%15106667%1286500%20136471%17116429%1496400%50326316%19126250%48 30 6071%28176000%25155714%1485714%42245455%1165417%24135172%29155000%635000%215000%635000%215000%84&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续图43：近五个月ottm5行组合持仓情况（合成因子，基于证监会二级行业）2021/12/312000%-1317% -358% 2021/12/312000%-911%048%2021/12/312000%-1150%-191%2021/12/312000%-1225%-265%2021/12/312000%-1295%-336%2022/1/282000%167%-383%2022/1/282000%237%-313%2022/1/282000%-024% -574% 2022/1/282000%692%142%2022/1/282000%1273%723%2022/2/282000%-626%247%2022/2/282000%-538%335%2022/2/282000%-1197%-325%2022/2/282000%-866%006%2022/2/282000%-858%014%2022/3/312000%-2045%-1009%2022/3/312000%-797%239%2022/3/312000%-159%877%2022/3/312000%-1389%-353%2022/3/312000%-1331%-295%9.%9.%9.%9.%9.%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续 基于信一行业证监会行业分类与中信/申万行业分类无一一对应关系，每个证监会二级行业中都包含了不中信/申万一级行业的股票，分类结果不可直接转化。我们首先以上述计算出的证监会二级行业中的8个工业行业得分为基准，对每个中信一级行业分类下的股票，按照合成行业因子得分进行市值加权，从而得到中信一级行业下的行业得分。需要注意的是，按照这种方法并不能覆盖所有9个中信一级行业，仍仅能覆盖27个行业，银行和综合类不参与轮动。从合成因子结果来看，FQ工业类行业轮动模型在中信一级分类下依然有效，但超额略低证监会二级分类：绩效表现：010年至，合成因子top5行业组合化收益达到12.85%bott5行业组合年化收益3.69，多头超额792%，空头超额.9。在多头组合中叠加动量因子和净换手率因子后，组合收益均有进一步提高，夏普比率有所提升。合成因子叠加行业E5因子处前80%的tp5行业组合，头超额达到9.19%，合成因叠加行业N5因子处于前80%的top5行业组合，多头超额到10.1%。年度表现：010年今top5行业组合基本每年都取得正超额。合成因子top5组合仅2014201年跑输准。合成因子叠加行业E5或者5因子处于前80%的top5行业组合均每年都能跑赢基准。botto5行业组合仅四年跑赢准，展现出稳定的收益能力。（）222年月度表现：合因子叠加行业N5因子处于前80%的top5行业组合在222年前四个月中超额高达10.5，每个月都能取得正超额。图44：行业轮动策略：多空组合绩效表现（合成因子，基于中信一级行业）op行组合op行组合op行组合boom行组合+行处前%+行O处前+行处前%+行O处前%.%.%.%.%-.%2325%2468%2467%2449%2312%031061066070-005-5521%-4577%-4537%-4586%-6292%0223194664772925906%5906%5839%6174%792%919%1012%-790%865%819%830%824%092111120096)-1975%-1828%-1832%-6580%

&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续boom行组合boom行组合op行组+O%op行组+%op行组合9%%%5%6%%2%%%%5%3%-1233%488%19%%%5%6%%2%%%%5%3%-1233%488%101%-2879%-142%0%648%-1183%-196%-660%-044%-463%4%-31-2152%-357%5%-783%-357%-783%-357%-997%1410%-1828%-1828%-1975%-1531%602%3005%2637%-981%2530%2188%-1015%2209%-490%-544%4199%-595%3434%-544%-754%-783%-2917%-999%-1956%-1062%-2152%-1095%-1373%-833%2772%1923%-734%%2%%0%%1%-683%%3%%%%%5%-676%-3005%-387088%-481%0%6718%3%6801%-341%-394%-493%2%-781%4462%5010%4909%-1013%-2654%-1676%-462%-421%-430%-312%-491%2518%-495%-333%-341%-402%-491%2749%-585%128%-762%592%1070%-905%-524%-586%-2258%-616%-2608%-2532%-554%-1500%-771%-796%%%%4%%7741375641314072764462427651334911271051236%-745%-605%-843%2%%3%5%%1312141041543052844531575695650168211051773%-955%677%027%-678%-1129%6810%3958%4604%3229%3207%1204%-605%-1838%1232%1367%3592%2966%2868%2513%519724452-13123-2202%-2721%2621%227350%155649202-139285451-2591%-2746%1192%730462%op合 op+% op+O% boom合益益撤益益撤益益撤益益-824%-636%188%-130%-692%132%455%148%458%-088%-692%132%455%148%458%-088%-878%-054%-194%-018%-114%-215%338%1208%870%-064%793%-058%793%-058%144%-241%-654%-506%-571%148%222%-357%-506%-357%-506%-357%-672%-070%-794%-280%-336%-194%-336%-194%-908%-317%&Wind资讯&国家统计局&朝阳永续日 业 重 益 （4）多头持仓情况：从近五月top5行业组合的配置来石油石化每期出现，基础化工、家电、有色金属出现4日 业 重 益 图46：近五个月tp5行业合持仓情况（合成因子叠加行业N5因子处于前80%，于中信一级行业）2021/12/312000%-1048%-257%2021/12/312000%-544%247%2021/12/312000%-1120%-328%2021/12/312000%-139%652%2021/12/312000%-620%171%2022/1/282000%818%473%2022/1/282000%-483%-829%2022/1/282000%1924%1579%2022/1/282000%992%647%2022/1/282000%737%392%2022/2/282000%-933%-317%2022/2/282000%-1291%-676%2022/2/282000%1388%2003%2022/2/282000%-806%-191%2022/2/282000%-888%-272%2022/3/312000%-054%748%2022/3/312000%-1140%-338%2022/3/312000%-012%791%2022/3/312000%-154%648%2022/3/312000%-327%475%9.%.%.%9